模型风险

定义

模型风险是一种风险，当金融模型被用来衡量公司市场风险或价值交易等定量信息时，模型失败或表现不佳，导致公司遭受不利后果。模型是一个依赖于假设、经济、统计、数学或金融理论和技术的系统、定量方法或方法。模型将数据输入处理成定量估计型的输出。金融机构和投资者利用模型来确定股票价格的理论值，并找到交易机会。虽然模型可以是投资分析中有用的工具，但也容易受到各种风险的影响，包括使用不准确数据、编程错误、技术错误和对模型输出的错误解读。

起源

模型风险的概念随着金融市场的复杂化和计算技术的进步而发展。20 世纪 80 年代，随着金融衍生品市场的兴起，模型风险开始受到关注。特别是在 1998 年长期资本管理公司（LTCM）崩溃后，模型风险的重要性被广泛认可，因为该事件显示了对复杂金融模型过度依赖的潜在危险。

类别和特征

模型风险可以分为多种类型，包括数据风险、假设风险、编程风险和解释风险。数据风险涉及使用不准确或不完整的数据输入模型。假设风险是指模型基于不正确或不现实的假设。编程风险涉及模型中的技术或编程错误。解释风险则是对模型输出的误解或误用。每种风险类型都可能导致模型输出不准确，从而影响决策。

案例研究

一个典型的案例是 2007-2008 年金融危机期间，许多金融机构依赖于复杂的信用风险模型来评估抵押贷款支持证券（MBS）的风险。这些模型未能准确预测市场崩溃的风险，导致大规模的金融损失。另一个案例是 2012 年摩根大通的 “伦敦鲸” 事件，其中交易员对衍生品模型的误用导致公司损失超过 60 亿美元。这些案例显示了模型风险在金融决策中的潜在影响。

常见问题

投资者在应用模型时可能遇到的常见问题包括对模型假设的误解、对模型输出的过度依赖以及忽视模型的局限性。为了减轻模型风险，投资者应定期验证和更新模型，使用多种模型进行交叉验证，并保持对市场变化的敏感性。